从大模型到智能体：人工智能 + 场景的投资机遇与产业变革全景
国联民生证券发布的《人工智能行业：从大模型到智能体——人工智能 + 场景的投资展望》报告指出，人工智能正从“大语言模型（LLM）”向“智能体（Agent）”演进，推动技术从能力突破走向产业落地。智能体作为“大模型 + 工具 + 场景”的集成形态，将在金融、农业、矿山、医疗等领域重塑生产模式，催生万亿级市场空间。
一、人工智能的核心演进：从大模型的“能力突破”到智能体的“价值落地”
（一）大语言模型（LLM）：人工智能的“iPhone时刻”
大语言模型是AI技术的里程碑，通过海量数据训练构建“隐式知识库”，具备理解、生成、翻译等多维语言能力，被称作“人工智能的iPhone时刻”。其革命性体现在三方面：
- 能力边界突破：超越单一任务限制，实现通用语言理解，如ChatGPT可同时完成问答、代码生成、文案创作等；
- 技术生态带动：推动GPU算力、高带宽网络升级，并催生AIGC在传媒、设计、教育等领域的应用；
- 产业渗透加速：广泛应用于医疗（病历生成、辅助诊断）、金融（风险监控、智能投顾）、农业（生产管理、溯源）等领域，创造新商业模式。
以农业和矿山为例：农业领域通过“空天地一体监控+区块链溯源+智能农机调度”，实现全生命周期监管与标准化生产；晋控煤业集团利用“5G+AI全景视频拼接”和“主运智能监测系统”，减少50%井下巡检人员，安全事故下降超90%，实现危险作业AI替代与专家经验沉淀。
（二）大模型到智能体：人工智能落地的“必经之路”
大模型虽强，但缺乏因果性理解，难以实现策略规划。智能体（Agent）正是弥补这一短板的关键形态，它是“大模型 + 工具 + 场景”的集成系统，具备自主感知、决策与执行能力。
例如，金融智能体整合“大模型（风险分析）+ 数据工具（实时行情）+ 业务场景（信贷审批）”，自动完成客户资质审核至审批全流程；矿山智能体结合“大模型（故障诊断）+ 传感器（设备监测）+ 执行工具（农机控制）”，实现设备预警与修复。
智能体的核心价值在于“系统化人类能力”，将专家经验、行业流程封装为可复用的数字资产，使AI从辅助工具升级为自主生产力。如矿山智能体可复用“掘进监测”“异物识别”等能力，适配全国4300+井工矿。
二、人工智能 + 场景：多行业落地案例与产业变革
（一）农业：从“传统种植”到“智能生态”
针对生产标准化难、监管链条长、营销效率低等问题，AI构建“政府-企业-营销商”三级智能生态：
- 政府端：全周期监管：依托“空天地一体监控+区块链溯源”，实时掌握生长环境，生成质量预警报告，并为优质农产品背书；
- 企业/基地端：标准化生产：智能体实现环境调控、精准施肥、智能农机调度，结合ERP系统完成全流程数字化，提升资源利用率；
- 营销商端：精准品牌打造：基于消费者数据生成IP故事与推广策略，结合加工与物流数字化，增强产品信任度。
该模式推动政府由监管转向服务，企业由经验种植转向数据驱动，营销商摆脱渠道依赖，形成“优质优价”循环。
（二）矿山：从“高危人工”到“少人智能”
面对安全压力大、人工成本高、专家稀缺等挑战，AI实现“采、掘、机、运、通”全业务智能化：
- 安全替代：减少高危作业：晋控煤业通过5G全景视频拼接，实现井上远程操控，减少50%井下巡检人员；
- 效率提升：自动化流程：主运智能监测系统替代20公里人工巡检，异物识别精度达98%；掘进智能监测系统降低事故率超90%；
- 经验沉淀：专家能力复用：依托盘古矿山大模型，将资深矿工经验转化为算法参数，适配不同地质条件矿井。
矿山智能化提升生产效率30%以上，成为重工业数字化转型标杆。
（三）金融：从“人工驱动”到“科技赋能”
金融科技在政策与技术双轮驱动下，由辅助工具升级为核心引擎：
- 政策演进：从鼓励发展到规范落地：从1993年金融电子化到2022年《金融标准化“十四五”发展规划》，政策导向由规模扩张转向安全合规；
- 技术落地：全业务链智能化：零售金融中，智能体实现客户画像、额度测算、审批放款自动化；风险管理中，大模型分析交易与舆情，防范欺诈与洗钱；
- 数据价值释放：随着数据要素市场规范，金融机构可通过数据确权与合规交易，将行为数据转化为风险定价与产品设计的核心资产。
三、人工智能 + 场景的投资逻辑与风险提示
（一）投资主线：从“技术层”到“场景层”的全产业链机遇
投资可围绕“技术支撑—场景落地—生态构建”三条主线展开：
- 技术支撑层（上游）：关注算力（GPU、HBM、AI服务器）、算法（大模型优化、智能体编排框架）、数据（数据确权、向量数据库）等领域；
- 场景落地层（中游）：聚焦金融、农业、矿山、医疗等行业的AI解决方案商，如智能投顾、矿山智能化集成商、农业溯源系统开发商；
- 生态构建层（下游）：布局低代码智能体平台或“AI+SaaS”服务商，降低AI应用门槛。
“数字资产”将成为核心投资方向，包括模型参数、行业知识库、场景化算法等，具备可交易、可复用的长期增值潜力。
（二）风险提示：技术、落地与监管的三重挑战
需警惕以下三大风险：
- 技术迭代与路径不确定风险：底层技术快速演进，若技术路线失误可能导致研发投入失效；部分场景（如医疗AI）因验证周期长，商业化进程缓慢；
- 商业落地与规模化风险：应用场景碎片化，需求差异大，解决方案难以标准化；高算力与数据成本可能造成“增收不增利”；
- 监管与伦理风险：数据安全、隐私保护、AI决策追责等法规尚不完善，可能引发监管收紧；算法偏见、就业替代等伦理问题影响社会接受度。
四、总结：人工智能 + 场景的未来趋势与产业价值
人工智能正从“大模型能力竞争”转向“智能体场景竞争”，未来趋势体现在三方面：
- 技术融合深化：大模型与IoT、区块链、机器人深度融合，具身智能体（如自动驾驶、服务机器人）将成为新增长点；
- 场景标准化加速：行业模板与低代码工具普及，推动AI解决方案从定制化走向标准化，惠及中小微企业；
- 生态协同加强：政府、企业、技术方协同共建，政府规范数据与安全，企业提供场景与知识，技术方输出能力，共同推进规模化落地。
人工智能 + 场景不仅是技术升级，更是生产关系重塑，将人类从重复性、高危劳动中解放，聚焦创造性工作。通过“数据要素 + 智能体”结合，释放数字经济核心价值，成为高质量发展的新引擎。投资者应把握“技术可行性、场景落地性、监管合规性”三大原则，捕捉结构性机遇。
